# OAuth2 com Senha (e hashing), Bearer com tokens JWT { #oauth2-with-password-and-hashing-bearer-with-jwt-tokens }

Agora que temos todo o fluxo de segurança, vamos tornar a aplicação realmente segura, usando tokens <abbr title="JSON Web Tokens">JWT</abbr> e hashing de senhas seguras.

Este código é algo que você pode realmente usar na sua aplicação, salvar os hashes das senhas no seu banco de dados, etc.

Vamos começar de onde paramos no capítulo anterior e incrementá-lo.

Estes detalhes são específicos da implementação.

Para o OAuth2, eles são apenas strings.

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## Visão global { #global-view }

Primeiro, vamos olhar rapidamente as partes que mudam dos exemplos do **Tutorial - Guia de Usuário** para [OAuth2 com Senha (e hash), Bearer com tokens JWT](../../tutorial/security/oauth2-jwt.md){.internal-link target=_blank}. Agora utilizando escopos OAuth2:

As conversas nos sistemas de chat também não são tão fáceis de pesquisar quanto no GitHub, então perguntas e respostas podem se perder na conversa. E somente as que estão no GitHub contam para você se tornar um(a) [Especialista em FastAPI](fastapi-people.md#fastapi-experts){.internal-link target=_blank}, então é bem provável que você receba mais atenção no GitHub.

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## Parâmetros obrigatórios { #required-parameters }

Quando não precisamos declarar mais validações ou metadados, podemos tornar o parâmetro de consulta `q` obrigatório simplesmente não declarando um valor padrão, assim:

```Python
q: str
```

em vez de:

```Python
q: str | None = None
```

* Ejecución al iniciar
* Reinicios
* Replicación (la cantidad de procesos en ejecución)
* Memoria
* Pasos previos antes de iniciar

Comprender estas ideas y cómo aplicarlas debería darte la intuición necesaria para tomar decisiones al configurar y ajustar tus implementaciones. 🤓

* Reinicializações
* Replicação (o número de processos em execução)
* Memória
* Etapas anteriores antes de iniciar

Entender essas ideias e como aplicá-las deve lhe dar a intuição necessária para tomar qualquer decisão ao configurar e ajustar suas implantações. 🤓

				nul(v7.modTime()) && nul(ustar.devMajor()) && nul(ustar.devMinor())) {
				hdr.Format = FormatUnknown // Numeric fields must end in NUL
			}
		case format.has(formatSTAR):
			star := tr.blk.toSTAR()
			prefix = p.parseString(star.prefix())
			hdr.AccessTime = time.Unix(p.parseNumeric(star.accessTime()), 0)
			hdr.ChangeTime = time.Unix(p.parseNumeric(star.changeTime()), 0)
		case format.has(FormatGNU):

Dada a simplicidade do Flask, ele parecia uma boa opção para construção de APIs. A próxima coisa a encontrar era um "Django REST Framework" para Flask.

/// check | **FastAPI** inspirado para

Ser um microframework. Tornar fácil misturar e combinar as ferramentas e partes necessárias.

Ter um sistema de roteamento simples e fácil de usar.

///

Una de las principales funcionalidades necesitadas por los sistemas API es la "<abbr title="también llamada marshalling, conversión">serialización</abbr>" de datos, que consiste en tomar datos del código (Python) y convertirlos en algo que pueda ser enviado a través de la red. Por ejemplo, convertir un objeto que contiene datos de una base de datos en un objeto JSON. Convertir objetos `datetime` en strings, etc.

        },
        "irish_lowercase": {
          "type":       "lowercase",
          "language":   "irish"